除了opster的回答外，我还想提到两件事，它们可能有助于你做出决定：
e.s是如何为我们提供实时报告用例的服务的，该用例在生产中具有广泛的数据集
e.s与mongo的报告绩效（我们测量）
e.s是如何在具有广泛数据集的生产中为实时报告用例服务的
e、 s为我们的以下案例提供实时结果（1秒以下）：
通过在数百万个数据点上运行多组过滤器（日期等）和聚合生成的报告
基于时间的报告（按天、周、月、季度、年分组数据）-由datehistogram提供支持
e.s与mongo的报告绩效（我们测量）
在e.s中聚合500万个数据点花费<1秒，而在类似的情况下，mongo花费>10秒。
除此之外，还提供了对脚本的支持，这提供了很大的灵活性。

是的，为什么不呢？elasticsearch将是非常适合您的用例的选择，原因如下：
您可以将数据反规范化并存储在单个索引中，这将使获取和搜索速度非常快，这通常是nosql的主要用例，es可以这样工作。
基本的x-pack安全性在es中是免费的，这将为您的用户提供只读访问，而无需花费太多精力和成本。
除了搜索之外，elasticsearch在分析用例方面也非常流行，您可以很容易地为您的用例运行聚合，并且可以使用kibana dashboard进行可视化，它与es有很好的集成，因为两者都是同一公司（elastic）的产品。
最重要的是，es是一个横向可扩展的分布式系统，可以轻松地扩展到数百个节点，以支持任何人不断增长的需求。